AlphaFold

AlphaFold, Alphabet'in bir yan kuruluşu olan DeepMind tarafından protein yapısını tahmin etme üzerine geliştirilen bir yapay zeka programı. Program, bir derin öğrenme sistemi olarak tasarlanmıştır.

AlphaFold yazılımının üç ana versiyonu bulunmaktadır. AlphaFold 1 (2018) kullanan bir araştırma ekibi, Aralık 2018'de 13. CASP genel sıralamasında birinci oldu. Program, yarışma organizatörleri tarafından en zor olarak değerlendirilen ve kısmen benzer diziye sahip proteinlerden mevcut şablon yapıları bulunmayan hedefler için en doğru yapıyı tahmin etmede özellikle başarılı oldu. AlphaFold 2 (2020) kullanan bir ekip, Kasım 2020'deki CASP14 yarışmasında bu konumunu tekrarladı. Ekip, diğer gruplardan çok daha yüksek bir doğruluk seviyesine ulaştı. CASP'ın global mesafe testi (GDT) adı verilen ve bir hesaplama programının tahmin ettiği yapının laboratuvarda belirlenen yapıya ne kadar benzediğini ölçen testte, 100 tam bir eşleşme olacak şekilde, iki protein arasındaki mesafe eşiği kullanılarak hesaplanan GDT'de, proteinlerin yaklaşık üçte ikisi için 90'ın üzerinde bir skor elde etti.

AlphaFold 2'nin CASP14'teki sonuçları "şaşırtıcı" ve "dönüştürücü" olarak tanımlandı. Buna rağmen, teknik başarı geniş çapta takdir gördü. 15 Temmuz 2021'de AlphaFold 2 makalesi, Nature'da ön erişim yayını olarak, açık kaynak yazılım ve türlerin proteomlarının aranabilir bir veritabanı ile birlikte olarak yayımlandı.

AlphaFold 3, 8 Mayıs 2024'te duyuruldu. Bu versiyon, DNA, RNA, çeşitli ligandlar ve iyonlar ile proteinler tarafından oluşturulan protein komplekslerinin yapısını tahmin edebilmektedir.

Arka Plan
Proteinler, kendiliğinden katlanarak proteinlerin üç boyutlu (3D) yapısını oluşturan amino asit zincirlerinden oluşur. 3D yapı, proteinin biyolojik fonksiyonunu anlamak için hayati öneme sahiptir.

Protein yapıları, X ışını kristalografisi, krio-elektron mikroskopisi ve nükleer manyetik rezonans gibi deneysel teknikler kullanılarak belirlenebilir, ancak bu teknikler pahalı ve zaman alıcıdır. Bu tür çabalar, deneysel yöntemler kullanarak son 60 yılda yaklaşık 170.000 proteinin yapısını belirlemişken, tüm yaşam formlarında bilinen protein sayısı 200 milyondan fazladır.

AlphaFold 2 (2020)
ile başka bir amino asit kalıntısı arasındaki ilişki (graf teori terminolojisinde "kenar") için bir bilgi vektörünü aşamalı olarak iyileştirmek için kullanılan, bir Transformer tasarımına dayandığı düşünülen iki modüldür (bu ilişkiler yeşil renkte gösterilen dizi ile temsil edilir); ve her amino asit pozisyonu ile giriş dizi hizalamasındaki her farklı diziler arasındaki ilişkiler (bu ilişkiler kırmızı renkte gösterilen dizi ile temsil edilir). ve kendisi de yinelemelidir. DeepMind tarafından sunulan bir örnekte, yapı tahmin modülü ilk yinelemesinde hedef protein için doğru bir topoloji elde etti ve GDT_TS skoru 78 olarak değerlendirildi, ancak büyük bir sayıda (90%) stereokimyasal ihlal – yani fiziksel olmayan bağ açıları veya uzunlukları – içeriyordu. Sonraki yinelemelerle stereokimyasal ihlallerin sayısı azaldı. Üçüncü yinelemede tahminin GDT_TS skoru 90'a yaklaşıyor ve sekizinci yinelemede stereokimyasal ihlaller neredeyse sıfıra iniyordu.

Eğitim verileri başlangıçta tek peptid zincirleri ile sınırlıydı. Ancak, Ekim 2021'de yayınlanan ve AlphaFold-Multimer olarak adlandırılan güncelleme, eğitim verilerine protein komplekslerini dahil etti. DeepMind, bu güncellemenin protein-protein etkileşimlerini doğru bir şekilde tahmin etmede yaklaşık %70 başarı sağladığını belirtti.

AlphaFold 3 (2024)
8 Mayıs 2024'te duyurulan AlphaFold 3, Alphabet'in yan kuruluşları olan Google DeepMind ve Isomorphic Labs tarafından ortaklaşa geliştirildi. AlphaFold 3, tek zincirli proteinlerle sınırlı olmayıp, DNA, RNA, sonrası translasyonel modifikasyonlar ve belirli ligandlar ve iyonlar ile protein komplekslerinin yapılarını da tahmin edebilmektedir.

AlphaFold 3, AlphaFold 2 ile tanıtılan Evoformer'a benzer ancak daha basit bir yapı olan "Pairformer" adlı derin öğrenme mimarisini tanıtmıştır. Pairformer modülünden gelen ham tahminler bir difüzyon modeline aktarılmakta, bu model atom bulutuyla başlayıp bu tahminleri kullanarak moleküler yapının 3 boyutlu bir tasvirine doğru iteratif olarak ilerlemektedir.

AlphaFold sunucusu, ticari olmayan araştırmalar için AlphaFold 3'e ücretsiz erişim sağlamak amacıyla erişime açıktır.

Kaynak kodu
DeepMind, bilim camiasından gelen talepler üzerine AlphaFold'un çeşitli sürümlerinin (AlphaFold 3 hariç) kaynak koduna açık erişim sağlamıştır. AlphaFold-3'ün tam kaynak kodunun 2024 yılı sonuna kadar açık erişime sunulması beklenmektedir.

Uygulamalar
AlphaFold, COVID-19'un neden olduğu SARS-CoV-2 virüsünün proteinlerinin yapılarının tahmininde kullanılmıştır. Bu proteinlerin yapıları, 2020'nin başlarında deneysel olarak belirlenmekteydi. Sonuçlar, geniş araştırma topluluğuna sunulmadan önce Birleşik Krallık'taki Francis Crick Institute'teki bilim insanları tarafından incelenmiştir. Ekip ayrıca, hesaplamalı olarak belirlenen yapıların Protein Veri Bankası'nda (PDB) paylaşılan deneysel olarak belirlenen SARS-CoV-2 spike proteini ile karşılaştırıldığını doğrulamıştır. Ekip, bu protein yapıların devam eden terapötik araştırma çabalarının konusu olmasa da, SARS-CoV-2 virüsünün anlaşılmasına katkıda bulunacağını kabul etmiştir.

Kaynakça